基于Delaunay細化的散亂點云曲面重建研究.pdf

1、逆向工程作為現(xiàn)代設(shè)計和制造的重要技術(shù)，是CAD/CAM領(lǐng)域縮短產(chǎn)品設(shè)計與制造周期的重要手段之一，在汽車、文物考古、航空航天、武器裝備等行業(yè)有著廣闊的應用前景。隨著計算機技術(shù)和數(shù)字化測量技術(shù)的快速發(fā)展，獲取點云數(shù)據(jù)的手段更加豐富、快速、便捷，如何對散亂點云進行曲面重建已成為逆向工程發(fā)展的瓶頸。本文采用Delaunay細化方法，對不同類型點云數(shù)據(jù)進行曲面重建。具體內(nèi)容包括：
　　(1)基于Delaunay三角化曲面重建方法通常要求點云

2、密度滿足r采樣條件，不適合處理海量點云。提出了一種保留邊界的非均勻采樣算法，在保留邊界點云的前提下，根據(jù)不同曲面細節(jié)特征自適應地調(diào)整點云密度。實驗結(jié)果表明，經(jīng)簡化后的點云可以較好地保留曲面邊界，且適用于基于Delaunay三角化曲面重建方法。
　　(2)提出了一種基于Delaunay細化噪聲點云曲面重建方法。首先，根據(jù)移動最小二乘思想，引入抗差估計理論進行局部代數(shù)球擬合，從而快速、穩(wěn)健地近似局部曲面；然后，利用AABB-tree對

3、曲面包圍球進行劃分，快速查詢與線段相交的包圍球，采用并行化技術(shù)快速計算線段與曲面交點；最后，利用線段與曲面的交點不斷地進行Delaunay細化，生成最終曲面。實驗結(jié)果表明，該算法曲面重建精度較高，生成的三角面縱橫比好。
　　(3)針對含尖銳特征的噪聲點云，提出了一種特征保留曲面重建方法。首先，采用Voronoi協(xié)方差矩陣法探測出初始特征點集，并利用特征線切向進行聚類；其次，將各點移至其鄰域點沿特征線切向投影重心，以移動的距離為優(yōu)先

4、權(quán)進行均勻降采樣；然后，采用NNCrust算法生成特征線，并以角點附近的特征線切向為約束修復角點；最后，利用基于保護球的Delaunay細化方法網(wǎng)格化曲面。實驗結(jié)果表明，該算法可以完整地保留曲面尖銳特征，且具有較好的抗噪性。
　　(4)針對含少量離群點的噪聲點云，改進了基于Voronoi協(xié)方差矩陣曲面重建方法。以隱函數(shù)梯度在Voronoi協(xié)方差矩陣形成的張量場內(nèi)的投影最大化為目標，構(gòu)建隱函數(shù)微分方程，從而將曲面重建問題轉(zhuǎn)化為廣義特